在sqlite数据库上提供表数据构造的库
dbTable的Python项目详细描述
dbtable是一个基于python sqlite库构建的创新库 允许您操作数据库中表的视图，从中选择数据 它们，并在许多方面进行修改。这个库抽象出所有sql 使用本机python语法进行查询，并具有内置的惰性计算 好。此外，这个库提供了一个接口来加载表 从sqlite到内存中的表结构，如pandas dataframes或 用于进一步分析的numpy数组。
查看DOCUMENTATION上的完整文档
快速入门指南：
- 安装
确保已安装numpy和tablete
pip install numpy pip install tabulate
通过pypi安装dbtable（这将自动安装numpy和 制表）
pip install dbTable
您也可以在dist/文件夹中安装内置的发行版，或者 便携式案例，只需下载dbtable.py文件，并将其放在 项目文件夹
- 将dbtable加载到解释器/项目中
importdbTable
- 连接到数据库
db=Database('test.db')# Replace with your database or use ":memory:" to load an in-memory database
- 选择表格：
table1=db['table1']
- 导出/导入
要将dbtable转换为任何其他形式，请使用：
new_df=db['table1'].to_df()# Returns a Pandas DataFrame Objectnew_table=db['table1'].to_table()# Returns a UCB Datascience Tablenew_ndarray=db['table1'].to_numpy_array()# Returns a Numpy Array
要保存数据帧、UCB表或numpy数组，请使用：
db.store_table(new_df,'newtablename')
下面是可以使用dbtable进行修改和筛选的示例
table2=table1.select(['col1','col2'])# Selecting columns from databasetable3=table2.where(table2['col1']>20)# Filterstable4=table3.sort('col2',descending=False)# Sort datagrouped_table=table4.group(table4['col1'])table4['col2']=table4['col1']*10# Modify columnstable4['col3']=table4['col1']+table4['col2']table4['col3']*=2
玩得开心！
查看DOCUMENTATION上的完整文档
欢迎加入QQ群-->： 979659372
